Cześć i witamy w tutorialu Python.
Teraz kolejnym krokiem jest sprawienie, aby funkcja zliczania neuronów zapewniła nam to, czego chcemy.
To jest liczba neuronów w tym ogromnym wektorze po zastosowaniu zwojów.
To jedyne brakujące informacje, których teraz potrzebujemy, a my otrzymamy je z funkcją.
Zróbmy więc tę funkcję, którą będziemy nazywać liczeniem.
A te neurony rdzeniowe bardzo prosto.
I jaka jest funkcja zliczania neuronów jako argumentów.
Cóż, zabierze obiekt sam, ale wtedy zajmie coś innego, ponieważ ta liczba neuronów wyjściowych
w warstwie spłaszczającej faktycznie zależy tylko od jednej rzeczy.
To zależy od dominacji oryginalnego obrazu wejściowego, który pojawia się na samym początku
sieci neuronowej.
A więc jedynym argumentem, który potrzebujemy teraz, jest fakt, że czas wspomina o taktowaniu obrazów wejściowych.
Dlatego podajmy nazwę tego argumentu reprezentującego diament i obraz wejściowy.
I nazwiemy to zdjęciem.
W porządku.
Mogę wam teraz powiedzieć, że rzeczywiste wymiary wejściowych obrazów pochodzących z Dume wynoszą
80 na 80.
Zamierzamy zmniejszyć rozmiar oryginalnych obrazów do 80 na 80 i będzie to format
obrazów przesyłanych do sieci neuronowej.
Więc ich obraz będzie faktycznie jednym 80 80, a ten odpowiada temu, że pracujemy
z czarno-białymi obrazami.
To jest tylko z jednym kanałem, więc ich zdjęcie będzie skorelowane z całkowitą liczbą osiemdziesięciu i osiemdziesięciu.
W porządku.
To jedyny argument, którego potrzebujemy.
A teraz zeskanujmy neurony.
Jak zamierzasz to zrobić?
Po pierwsze właściwie nie mamy żadnego obrazu wejściowego.
Nie mamy żadnego obrazu zagłady, który moglibyśmy zaimportować.
Zrobimy to później.
Pierwszą rzeczą, którą musimy zrobić, jest stworzenie fałszywego obrazu, ale zrobiliśmy introny 80 na 80.
Zamierzamy stworzyć ten fałszywy obraz z fałszywymi pikselami, a to da nam
ostatecznie żądaną liczbę, ponieważ liczba ta zależy tylko od wymiarów, a nie od pikseli znajdujących się
wewnątrz obrazów.
To po prostu tworzy fałszywy obraz, aby rozpocząć.
Następnie obliczymy liczbę neuronów, które chcemy.
Więc sztuczka polegająca na stworzeniu fałszywego obrazu jest dobrze nazwana x.
Przede wszystkim zamierzaliśmy użyć latarki Rand, ponieważ wiesz, że będziemy umieszczać losowe piksele w tych
obrazach, z których korzystamy z losowych funkcji z torche, które jest funkcją rand.
Następnie w środku będziemy wprowadzać, jak widać potępienia obrazów.
To jest jeden 80 80.
Ale ponieważ zamierzamy umieścić ten obraz w sieci neuronowej i jak pamiętacie, sieć neuronowa może
przyjmować tylko partie stanów wejściowych, które są tutaj partiami obrazów wejściowych.
Zamierzamy stworzyć fałszywe diamenty, w których możemy bezpośrednio wykonać tę funkcję.
W rzeczywistości zaczynamy od tego, który będzie odpowiadał partii, a
następnie możemy po prostu wstawić wszystkie 188 odpowiadające dominacjom obrazu wejściowego.
I jak zrozumieliście, te nominacje są zawarte w tym obrazie ich argumentem, który reprezentuje
tę tabelę 1 80 80.
Musimy więc tylko dodać im obraz.
Ale aby przekazać elementy stołu, ponieważ wiesz teraz, że ich obraz jest
podwójny jako lista argumentów funkcji.
Musimy tu dodać, zanim pojawi się ich obraz, zanim sklep Apple pozwoli sklepowi przekazać elementy
obrazu do Apple jako listę argumentów dla funkcji.
I jak widać, dokładnie to jest określone tutaj ze sklepem i diamentem.
W porządku, aby stworzyć obraz fałszywych pikseli, które nie będą miały nic wspólnego z obrazami.
Ale znowu będziemy w stanie uzyskać ostatnią liczbę neuronów, a
teraz ostatnią rzeczą, którą powinniśmy zrobić, to przekonwertować ten wektor wejściowy na zmienną pochodni, ponieważ będzie to miało miejsce
w sieci neuronowej.
W porządku.
To teraz reprezentuje obraz wejściowy losowych pikseli, który właśnie został przekształcony w realną i która teraz przejdzie
do sieci neuronowej.
A dokładniej warstwy splotowe sieci neuronowej, ponieważ ponieważ potrzebujemy tylko
liczby neuronów po zastosowaniu zwojów, po prostu podejdziemy do zwojów 3.
Aż do trzeciej warstwy splotowej.
I nie wejdziemy tutaj w dwa pełne połączenia.
A to dlatego, że liczba neuronów, które chcemy, jest pomiędzy splotem 3 a f. c 1.
W porządku, więc teraz, gdy mamy jeden obraz wejściowy z odpowiednimi wskazówkami, czas na propagowanie tego
obrazu do sieci neuronowej, aby dotrzeć do warstwy spłaszczającej, a następnie dostaniemy neurony w
spłaszczonej warstwie, a otrzymamy informacje, których potrzebujemy, to liczba neuronów w tej spłaszczonej
warstwie.
Teraz musimy zrobić dokładnie to, co robimy w funkcji forward.
Musimy propagować sygnały do sieci neuronowej, ale tylko w warstwach splotowych, aż dotrzemy
do warstwy powodziowej.
Zróbmy to.
Zamierzamy zaktualizować x teraz x jest obrazem wejściowym, a przy drugim X tutaj X stanie się dobrze pierwszą
warstwą splotu.
A teraz, co musimy zrobić, to te trzy kroki, które są pierwszym krokiem do zastosowania dekonwolucji do
obrazów wejściowych.
Następnie w drugim etapie stosujemy przycinanie miksów do zawiłych obrazów i wstawiamy, że aktywujemy neurony
w tym pokręconym, zawiłym obrazie, a x stanie się tym pierwszym splotem, z którego składają się
wszystkie te spęczniałe Energis.
Zróbmy więc pierwszy krok, stosując pierwszy splot splotu do obrazów wejściowych.
Więc to, co robimy, polega na tym, że używamy splotu jako "self", który łączymy z Lucianem, który używamy, i stosujemy go do naszych obrazów wejściowych,
które do tej pory są reprezentowane przez x.
To pierwszy raz pierwszy.
Drugi krok zamierzamy zastosować do buforowania naszych zawiłych obrazów zwróconych przez splot, gdy X i dwa momenty
kulminacyjne Cóż, zamierzamy przyjąć funkcję z modułu funkcjonalnego.
Więc robimy skrót, a potem użyjemy funkcji Max pool do D.
To jest to, w którym umieściliśmy splot własny jeden X w nawiasie maksymalnego przyciągania, ponieważ gramy
dalej wciągamy w zawiłe obrazy.
Ale ta następna funkcja pobiera dodatkowe argumenty, które są po pierwsze wielkością jądra.
Więc znowu jest to rozmiar okna przesuwającego się po twoich obrazach, który zajmie maksimum pikseli
w każdym slajdzie.
Tak więc nadal będzie wykrywać te funkcje, ponieważ funkcje są powiązane z wysoką wartością pikseli
w tablicach.
Jak mówisz, wykłady intuicyjne.
Zatem ta pierwsza udokumentowana ludzka potrzeba wprowadzenia to rozmiar jądra.
I weźmiemy trzy.
To powszechny wybór dla rozmiaru jądra.
A potem musimy powiedzieć o krokach, ile pikseli będzie się przesuwać w obrazach.
I zamierzamy zrobić krok dwóch.
Znowu to powszechny wybór.
Więc idziemy.
Teraz robi się drugi krok.
A teraz przejdźmy do trzeciego kroku, który polega na aktywowaniu wszystkich neuronów w tej puli i zawiłych
obrazach.
I ta pierwsza warstwa splotu i aby to zrobić ponownie, zastosujemy do tego funkcję.
I tak tutaj i biorąc ponownie, ponieważ mamy zamiar podjąć inną funkcję, która, jak można
się domyślić, będzie funkcją aktywującą, ale która.
Jak zwykle będzie to poprawiona funkcja aktywacji i być może pamiętasz nazwę
naprawdę.
No to jedziemy.
To ten.
I tak naprawdę stosujemy się do naszych połączonych zawiłych obrazów, to wszystko.
W porządku.
I to wszystko.
Wykonano trzy kroki.
To było bardzo szybkie.
Pamiętajmy więc, że musimy na to spojrzeć, najpierw używamy splotu do naszych obrazów wejściowych, a następnie
stosujemy ciągnięcie Maxa do naszych zawiłych obrazów uzyskanych za pomocą splotu.
A następnie aktywujemy neurony w całej tej splotowej warstwie basenowej za pomocą funkcji
aktywacji prostownika, tak perfekcyjnie otrzymujemy naszą pierwszą warstwę splotową, na której nastąpiło kulminacja i w której
neurony są teraz aktywowane.
I tak właściwie to, co robi, to propaguje sygnały z pierwszej warstwy splotowej
do następnej.
A mówiąc o następnym, właśnie to zajmiemy się teraz.
Zrobimy to samo, co właśnie zrobiliśmy na pierwszym splotu tam z
drugą warstwą splotową, aby ponownie rozprzestrzenić sygnały dalej w sieci neuronowej poprzez aktywację neuronów
drugiej warstwy splotowej.
Ale zanim to zrobimy, musimy zdobyć tę splotową warstwę.
I tak zastosujemy splot do X, który jest teraz pierwszą warstwą splotu.
Cóż, zamierzamy zastosować splot na 2 x, aby uzyskać drugą warstwę splotową, po której Max będzie
ją ciągnąć.
A potem w końcu aktywując Sirata.
Zróbmy to.
W rzeczywistości bardzo łatwo jest to skopiować i wkleić poniżej.
Teraz oczywiście musimy również zastąpić splot za pomocą splotu.
I oto idziemy.
To naprawdę gotowe, widzisz bardzo łatwe.
A teraz tą linią propagujemy sygnały z drugiego splotu tam na następny, który
będzie tam trzecim splotem.
I aby uzyskać tę trzecią, sprowokowaną wolę, trzeba będzie ją ponownie zastosować.
Więc kopiuję to wklejanie poniżej i zastępuję splot za pomocą splotu 3 i to nie jest
tak praktyczne.
Propagujemy sygnały w trzech splotowych literach w świetle latarki.
Dzięki tej niesamowitej strukturze.
W porządku, więc idealnie.
Teraz nasze sygnały propagują się do trzeciej warstwy splotowej i później.
A mówienie o tym później prowadzi nas do tego, czego szukamy.
To, co nas interesuje, to spłaszczenie tam.
W porządku, więc teraz, kiedy mamy tu trzeci splot, to jest ostatnie X tutaj.
Nadszedł czas, aby nasze spłaszczenia się.
I właśnie to zamierzamy zrobić.
Teraz zamierzamy spłaszczyć wszystkie piksele tej trzeciej splotowej warstwy, że zamierzamy pobrać
wszystkie piksele ze wszystkich kanałów trzeciej splotowej warstwy.
Zamierzamy je umieścić jeden po drugim w wielkim wektorze.
I oczywiście ten wielki wektor będzie niczym innym jak warstwą
spłaszczającą, a jednocześnie użyjemy sztuczki, aby uzyskać liczbę neuronów w tym spłaszczeniu.
Tego właśnie szukamy.
To liczba neuronów, których nam brakuje i dlatego zwracajmy bezpośrednio to, czego oczekujemy, a
w tym powrocie spłaszczemy trzecią warstwę splotową i otrzymamy taką samą liczbę neuronów w tej
spłaszczonej warstwie.
Więc weźmiemy X. który jest naszym trzecim splotem.
Przejmiemy wszystkie kanały trzeciego splotu i użyjemy funkcji, która
jest funkcją wielkości, aby spłaszczyć wszystkie piksele ze wszystkich kanałów w jednym wielkim wektorze.
A więc sztuczka, którą możesz znaleźć w pumie, obejrzyj trud.
Najpierw przyjmujemy dane X, ponieważ X jest specjalną strukturą, wiesz, że jest wodzem latarki, więc
ma dość złożoną strukturę.
Ale najpierw musimy uzyskać do niego dostęp za pomocą danych, a następnie musimy zobaczyć, co jest w środku.
Używamy tej funkcji widoku i teraz musimy uzyskać dostęp do tego, czego szukamy,
i to nawet z argumentami 1 i minus 1.
Musisz zrozumieć, co jest w strukturze.
Ale możesz po prostu zrozumieć, że w ten sposób otrzymamy tę liczbę neuronów, a
następnie, aby zakończyć, musimy dodać rozmiar w nawiasach i wejściach wewnętrznych 1.
Więc w zasadzie to, co robimy tutaj, robimy, to bierzemy wszystkie piksele ze wszystkich kanałów i umieszczamy
je jeden po drugim w tym ogromnym wektorze, który będzie wejściem do w pełni połączonej sieci.
Zasadniczo to rozmiar.
I dzięki temu możemy uzyskać taką liczbę nowych, których szukamy.
W porządku, więc teraz dostajemy to, czego chcemy.
I tak w końcu możemy zastąpić neurony liczbowe tym, co jest zwracane przez tę funkcję, gdy
jest stosowane do formatu obrazów.
To jest o 80 na 80.
Musimy teraz zastąpić neurony liczbowe, przyjmując funkcję zliczania neuronów, którą stosujemy
do formatu obrazów, które będą całkowitymi 80 i 80.
I oto idziemy.
I oczywiście nie zapominamy o sobie, ponieważ Count neuron jest w rzeczywistości metodą testu CNN.
Więc musimy dodać.
A teraz ostrzeżenie powinno zniknąć.
I oto idziemy.
Teraz wszystko jest dobrze.
Otrzymujemy architekturę sieci neuronowej, w której nic nie brakuje i mamy tę funkcję liczników,
jeśli wiesz, że chcesz wypróbować inne architektury i nie chcesz ręcznie liczyć
liczby neuronów.
Po prostu używaj tej funkcji, którą odtwarzasz, do formatu twoich obrazów.
A to dostarczy ci bezpośrednio tego, czego chcesz.
Jest to liczba neuronów w warstwie powodziowej bez konieczności wykonywania jakichkolwiek czynności.
I wszędzie, gdzie architektura jest krytyczna.
A teraz kończymy pierwszy ważny krok tego mózgu, który robimy i mamy ostatni
krok.
Jest to ostatnia funkcja, która ma być główną funkcją naprzód.
Więc będziemy propagować sygnały od początku mózgu, które jest od oczu
do warstwy wyjściowej, która jest po drugim połączeniu.
Zrobimy to w ciągu następnych dwóch zajęć i do tego czasu nasza sztuczna inteligencja.